Tarjan求割点和桥
by szTom
前置知识
- 邻接表存储及遍历图
- tarjan求强连通分量
割点
割点的定义
在一个无向图中,如果有一个顶点集合,删除这个顶点集合以及这个集合中所有顶点相关联的边以后,图的连通分量增多,就称这个点集为割点集合。
也就是说,就是有个点维持着连通分量的继续,去掉那个点,这个连通分量就无法在维持下去,分成好几个连通分量。
比如说,下图中
蓝色的点就是割点。
tarjan求割点
前向边
首先,先了解什么是前向边:
将这个无向图按树排列,从子节点到其祖先的边为前向边。
即为 \(low[x] < dfn[x]\) 时,有到x
的前向边。
因为,low
的定义是:
min\{dfn[y]\ |\ (x,y) \in E\
y\not = father[x] \}
$$即从$x$所能到达的点中$dfn[x]$最小的点。
### 方案
可以得出,设$y$是$x$的任意儿子,满足$$dfn[x] \leq low[y]$$的点$x$就是割点。
同时,当$x$为根节点且$x$的儿子数量多于$1$时,$x$是割点。
### 原理
如果一个点不是根节点,那么当它$dfn[x] \leq low[y]$时,没有关于$x$的前向边。这时删除点$x$的话,$x$的儿子节点就无法到达$x$的祖先了,故$x$是割点。
如果$x$是根节点,那么当它的儿子数量多于$1$时,删除$x$,其儿子节点无法互相到达,故$x$是割点。
## 代码实现
下面是[P3388 【模板】割点(割顶)](https://www.luogu.org/problem/P3388)的代码。
其中用`bool iscut[20005];`来记录割点。
```cpp
vector<int> G[20005];
int dfn[20005], low[20005];
int n, m;
int sum, root;
bool iscut[20005];
void tarjan(int x) {
int flag = 0;
dfn[x] = low[x] = ++sum;
for (unsigned i = 0; i < G[x].size(); ++i) {
int y = G[x][i];
if (!dfn[y]) {
tarjan(y);
low[x] = min(low[y], low[x]);
if (low[y] >= dfn[x]) {
++flag;
if (x != root || flag > 1) iscut[x] = 1;
}
} else {
low[x] = min(low[x], dfn[y]);
}
}
}
int main() {
int x, y;
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
cin >> x >> y;
G[x].push_back(y);
G[y].push_back(x);
}
for ( int i = 1; i <= n; ++i) {
if (!dfn[i]) {
root = i;
tarjan(i);
}
}
int ans = 0;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
if (iscut[i]) ++ans;
}
cout << ans << endl;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
if (iscut[i]) cout << i << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
```
# 桥
## 定义
> 假设有连通图$G=\{V,E\}$,$e$是其中一条边(即$e \in E$),如果$G-e$是不连通的,则边$e$是图$G$的一条割边(桥)。
比如说,下图中,
![M5Wqqs.png-割边示例图](https://s2.ax1x.com/2019/11/21/M5Wqqs.png)
红色箭头指向的就是割边。
## tarjan求割边
和割点差不多,当存在边$(x,y) \in E$时,满足:$$dfn[x] < low[y]$$时,边$(x,y)$是一条割边。
## 代码实现
下面代码实现了求割边,其中,当`isbridge[x]`为真时,$(father[x],x)$为一条割边。
```cpp
int low[MAXN], dfn[MAXN], iscut[MAXN], dfs_clock;
bool isbridge[MAXN];
vector<int> G[MAXN];
int cnt_bridge;
int father[MAXN];
void tarjan(int u, int fa) {
father[u] = fa;
low[u] = dfn[u] = ++dfs_clock;
for(int i = 0; i < G[u].size(); i++) {
int v = G[u][i];
if(!dfn[v]) {
tarjan(v, u);
low[u] = min(low[u], low[v]);
if(low[v] > dfn[u]) {
isbridge[v]=true;
++cnt_bridge;
}
} else if(dfn[v] < dfn[u] && v != fa) {
low[u] = min(low[u], dfn[v]);
}
}
}
```
# 关于前向星(链式邻接表)
## 前向星的定义
> 一种数据结构,以储存边的方式来存储图。其优势有方便标记某一条边。
## 为什么要提前向星
本文中已经避免使用前向星,但网上绝大部分博客都使用提前向星。
下面不是前向星的教程(请自行百度),但可以帮助理解前向星。
## 理解前向星
1.遍历边
```cpp
for (int i = head[x]; i; i = nxt[u]) {
int y = to[i], w = weight[i];
//code
}
```
相当于:
```cpp
for (unsigned i = 0; i < G[x].size(); ++i) {
int y = G[x][i].x, w = G[x][i].w;
// code
}
```
2.相反边
`i`和`i ^ 1`互为反向边的编号。
邻接表要处理这种查询,可以新加一个变量记录:
```cpp
struct node {
int x, w; //original codes
int partner;
};
```
在建边时,加上:
```cpp
int x, y, w;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
cin >> x >> y >> w;
G[x].push_back((node) {y, w, G[y].size()});
G[y].push_back((node) {x, w, G[x].size() - 1});
}
```
需要时,`G[x][i]`的反向边是`G[G[x][i].x][G[x][i].partner]`
## 效率问题
容易看出,前向星的空间效率的常数比邻接表大。时间复杂度上理论相等,但因为`vector`的常数大,时间常数比较大。
# tarjan的复杂度
和模板没有区别,时间是$O(n+m)$,空间$O(n+m)$(要存图)
# 关于割点与桥的其他问题
## 定理?猜想?
可能会发现,割点与桥有如下性质:
> (1) 两个割点之间的边是割边。
> (2) 割边连接的点是有割点。
(1)这在很多情况上是正确无误的,但有反例,如:
![MTulBq.png](https://s2.ax1x.com/2019/11/22/MTulBq.png)
(2)除了两点一边的情况,是正确的。
证明嘛:~~略~~
# 练习题
## [P3388 【模板】割点(割顶)](https://www.luogu.org/problem/P3388)
模板题,割点。
## [POJ2117 Electricity](https://vjudge.net/problem/POJ-2117)
割点。
## [HDU4738 Caocao's Bridges](https://vjudge.net/problem/HDU-4738)
割边,不需要记录割边,tarjan时直接记录答案。
像这样:
```cpp
low[u] = min(low[u],low[v]);
if (low[v] > dfn[u]) {
ans = min(ans, G[v][i].w);
}
```
## [HDU2460 Network](https://vjudge.net/problem/HDU-2460)
割边 + LCA(暴力可以)
## [POJ1523 SPF](https://vjudge.net/problem/POJ-1523)
割点 + dfs。
@2019-11-21 广州市第二中学科技城校区\]
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